【技术实现步骤摘要】
用于分布式电源配电网故障定位的改进粒子群混合算法
[0001]本专利技术涉及电网故障检测
，更具体地说，它涉及用于分布式电源配电网故障定位的改进粒子群混合算法。
技术介绍
[0002]配电网与用户直接相连，作为电力系统的末端，具有分支多、运行方式多变、设备数量多、网络系统复杂、运行条件差等特点，成为配电系统故障发生的主要区域。随着分布式发电装置(Distributed Generation)的接入传统的配电网由单电源辐射型结构变为多电源结构，以单电源供电为基础的传统故障定位算法不再适用，因此需要寻求新的故障定位方法。此外，因馈线终端单元FTU的安装特点，使得FTU上传的信息可能产生畸变，所以故障定位算法还需满足较高的容错性要求。
[0003]在现有的技术中，由北京交通大学申请的一种配电网故障定位方法(公开号为CN114779013A)公开了一种矩阵定位算法，只需通过得到节点差动矩阵和电流信息矩阵相乘得到故障判断矩阵，改善了对传统的矩阵配电网故障定位算法运算维度较高的问题。
[0004]又有国网安徽省电力...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.用于分布式电源配电网故障定位的改进粒子群混合算法，其特征是：所述改进粒子群混合算法包括粒子群迭代部分和遗传算法迭代部分，其步骤如下：S1：算法开始数据进入到粒子群迭代部分，进行种群初始化；S2：完成种群初始化后计算其适应度，判断随机数大于与否进行下一步操作；若随机数大于0.8则进入到遗传算法迭代部分，反之则进行步骤S3；S3：更新个体历史最优和全局最优；对步骤S2中进入到遗传算法迭代部分并完成遗传算法迭代的数据及更新个体历史最优和全局最优；S4：更新速度和位置；S5：判断数据的迭代次数是否大于最大迭代次数100次，数据的迭代次数大于最大迭代次数100次则结束算法；数据的迭代次数小于或等于最大迭代次数100次，则返回到步骤S2中重复步骤S2
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S5。2.根据权利要求1所述的用于分布式电源配电网故障定位的改进粒子群混合算法，其特征是：所述步骤S2中所得随机数rand>0.8时进入到遗传算法迭代部分后的数据，首先进行交叉、变异处理，在进行更新个体历史处理后，判断是否迭代出更优个体，是迭代出更优个体则进入到步骤S3；未迭代出更优个体则判断其是否大于最大迭代次数30，大于最大迭代次数30则进入到步骤S3，否则返回进行交叉、变异处理，重复其后续步骤。3.根据权利要求1所述的用于分布式电源配电网故障定位的改进粒子群混合算法，其特征是：本算法所用开关函数为：特征是：本算法所用开关函数为：特征是：本算法所用开关函数为：式中：以开关j为分断点，将配电网分成上、下游即u和d两部分，上、下游线路分别有M1、N1个电源；“∏”表示“逻辑或”；为第j个开关的开关函数，I<...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐文章，杨绿，孙海博，姚旭凯，吴怀超，赵丽梅，
申请(专利权)人：贵州大学，
类型：发明
国别省市：
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